18 декабря в офисе РСХБ-Интех (Москва, Профсоюзная 125А) прошел митап для QA-инженеров RSHB QA MeetUP: AI в тестировании, организованный РСХБ.цифра при поддержке JUG Ru Group и Сколково.  Рассказываем о том, как прошел митап, о чем рассказывали спикеры, а также даем записи докладов и другие материалы мероприятия.

Команда РСХБ.цифра проводит митапы каждый квартал. Стараемся затронуть как можно больше сфер, в которых работают наши специалисты и где мы можем поделиться собственной экспертизой с сообществом: DevSecOpsBackend DevQAоблакаData IntegrationIdentity Management и не только.

В этот раз собрали QA-инженеров, чтобы обсудить AI в тестировании: когда AI поможет проверить качество API и UI/UX, а в каких случаях на него лучше не полагаться. Мы собрали почти 800 регистраций, из них около 60 человек участвовали в митапе в офисе РСХБ-Интех в Москве, остальные смотрели митап онлайн и задавали свои вопросы в чате Митапы РСХБ.цифра в Telegram.

Мероприятие было организовано при поддержке наших постоянных партнеров — JUG Ru Group. Ведущим стал Александр Воробей, Руководитель группы QA Auto из Ozon.

Митап включал четыре доклада: два от спикеров из РСХБ-Интех и два от наших гостей — специалистов из uxtool․pro и Cloud.ru.

Мероприятие открыл Антон Бородин с докладом «Внедрение генеративного искусственного интеллекта в тестирование». Антон — специалист широкого профиля, который исполнял различные роли, связанные с QA: автоматизация, DevOps, нагрузочное тестирование. Энтузиаст применения ML/AI технологий. Успел поработать в разных сферах — от информбезопасности до биофармтехнологий и финтеха. В РСХБ-Интех Антон — техлид проекта внедрения ИИ в процессы тестирования. В докладе он рассмотрел внедрение технологий искусственного интеллекта в тестирование и связанные с этим проблемы и предложил методики разработки API и UI-автотестов, основанные на этих технологиях.

Выводы: внедрение ИИ уже на начальных этапах показывает положительные эффекты, но необходимо уметь создавать четкие формулировки для успешной работы, без прозрачности и низком уровне цифровизации ML технологии бесполезны.  LLM не позволяет самостоятельно решить все вопросы. На текущий момент — это инструмент помощник, а не система, заменяющая людей.

Антону нравится использовать ИИ
Антону нравится использовать ИИ

Ещё один спикер митапа Никита Рубинов из uxtool․pro — системный архитектор ПО, QA-инженер, fullstack-разработчик и преподаватель. Топит за использование новых технологий, особенно ML/AI в самых неочевидных и эффективных местах. В прошлом старший разработчик VK Ads, сервиса генерации медиаконтента. Сейчас работает над сервисом автоматического UX/UI-тестирования uxtool․pro. Никита рассказал об опыте тестирования реализации продукта, которая вызывает негативные эмоции. Как этого можно избежать и аргументировать недостатки, используя современные подходы? Как AI докажет, что UI/UX плохой? Никита рассказал, какие факторы важны для интуитивного взаимодействия пользователя с системой и как ИИ оптимизирует этот процесс.

Выводы: AI сможет подкрепить «вкусовщину»  количественными метриками, ML модели развиваются и близки к пониманию графических интерфейсов,человек + AI лучше, чем только человек.

Никита Рубинов ведёт в ИТ
Никита Рубинов ведёт в ИТ

«AI, я думал, мы друзья» — с таким докладом выступил Александр Волков из Cloud.ru. Спикер рассказал об использовании суперкомпьютеров в создании моделей для тестирования навыков юных футболистов, прогнозирования спроса и оптимального распределения товара между точками,  улучшения поиска и рекомендательной системы.

Выводы: ИИ — инструмент, а не замена критического мышления и анализа. ИИ проникает в рабочие задачи, помогая отслеживать аномалии в сетевом трафике, определять фишинг, проводить синтетический мониторинг, генерировать документацию, отслеживать актуальность контента во внутренней wiki. 

Александр Волков показывает, как используются суперкомпьютеры
Александр Волков показывает, как используются суперкомпьютеры

Завершил митап Ян Акмеев из Школы тестирования КОТ Блока качества в РСХБ-Интех и рассказал про идею фиксировать компетенции сотрудников для подготовки новых инженеров-тестировщиков внутри компании, а также повышения компетенций действующих сотрудников. Создание школы тестирования КОТ (Как Обучить Тестировщика) помогло решить проблему поиска кандидатов, которые после прохождения слишком «теоретизированных» курсов не могли включиться в производственный процесс.

Ян знает, как обучить тестировщиков
Ян знает, как обучить тестировщиков

В рамках митапа мы поощряли офлайн и онлайн слушателей за любознательность и активность. Гости и зрители получали призы за лучшие вопросы, а также делились впечатлениями о докладах. Можно с уверенностью сказать, что самый популярный вопрос был связан с тем, заменит ли ИИ человека. Все спикеры ответили отрицательно: если это и произойдёт, то очень нескоро. И, конечно же, не обошлось без фуршета.

Фуршет
Фуршет

Все материалы митапа уже есть в открытом доступе. Презентации докладчиков можно скачать здесь, фотографии с митапа посмотреть тут. Если по каким-либо причинам вам неудобно смотреть записи докладов на Rutube, они дополнительно выгружены на ВК Видео.

Анонсы будущих митапов ищите в нашем Telegram-каналегруппе в ВК, а также в чате Митапы РСХБ.цифра в Telegram.

Комментарии (0)